因为Eigen 是一个 header only 的库,如果没有安装在 /usr/local/include/ 下面,则需要: g++ -I /path/to/eigen/ my_program.cpp -o my_program 感谢我之前已经装过Eigen并且已经设置好了 o(╯□╰)o, 所以直接 make 也能找到它。 g++ 但是当我的代码中有比如: vector<vector<int>>vec; 此时我再 ma...
我在C++ 中使用 Eigen 中的稀疏矩阵工作。我想读取存储在特定行和列索引中的数据,就像使用常规特征矩阵一样。 std::vector<Eigen::Triplet<double>> tripletList; // TODO: populate triplet list with non-zero entries of matrix Eigen::SparseMatrix<double> matrix(nRows, nCols); matrix.setFromTriplets(tri...
VectorXf f(5);//定义长度为5的向量 MatrixXf e;//定义浮动长度的矩阵,可将其行或列设置为1,等同于向量(一般不这么用) 取出和存入数据:一般使用()操作符 https://blog.csdn.net/yxpandjay/article/details/80587916blog.csdn.net/yxpandjay/article/details/80587916 Eigen库使用指南www.jianshu.com...
Eigen::Vector3d eulerAngle=rotation_vector.matrix().eulerAngles(0,1,2); 1.4 旋转向量转四元数 Eigen::Quaterniond quaternion(rotation_vector); --- Eigen::Quaterniond quaternion; Quaterniond quaternion; Eigen::Quaterniond quaternion; quaternion=rotation_vector; 二、旋转矩阵 2.1 初始化旋转矩阵 Eigen...
Vector4d c(5.0, 6.0, 7.0, 8.0); 1. 2. 3. 对矩阵取元素取决于matrix的存储顺序,默认是按列存储的,也可以改为按行。 3.矩阵相关主要函数及用法 #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace Eigen; using namespace std;
func=function(i,xpos,ypos,n) {#Create a random covariance matrixcov = genPositiveDefMat(2, covMethod="eigen", rangeVar=c(1, 10), lambdaLow=1, ratioLambda=10)#保存随机数据data = rmvnorm(n=n, mean=c(xpos[i], ypos[i]), sigma=cov$Sigma)#保存每一次的结果list(means=cbind(xpos...
//同时,Eigen 通过 typedef 提供了很多内置类型,不过底层仍然是Eigen::Matrix //例如 Vector3d 实质上是 Eigen::Matrix<double, 3, 1> Eigen::Vector3d v_3d; //还有Matrix3d的实质是Eigen::Matrix<double, 3, 3> Eigen::Matrix3d matrix_33 = Eigen::Matrix3d::Zero() //初始化为0 ...
在C++中没有直接进行矩阵操作的功能函数,需要采用数组或者vector等容器实现,或者引用第三方库,例如Eigen(一个高效的C++模板库,用于矩阵和向量的线性代数运算)、Armadillo(提供简洁语法和高效的矩阵操作,支持线性代数和统计学运算)、Boost uBLAS(Boost库中的矩阵运算模块)。在自动驾驶开发中,我们常用Eigen库,因此本文主要...
void multiply(const Eigen::MatrixBase<DerivedA> &A, const Eigen::ArrayBase<DerivedB> &B){ Eigen::MatrixXf C(2,4); C.array() = A.array().rowwise() * B.cast<float>(); } int main() { Eigen::MatrixXf A(2,4); Eigen::MatrixXf C(2,4); //igen::VectorXf v(4); Eigen::...
简介以物理中「力」的角度来看待,我们通常会将「合力」分解为各个「分力」,来描述整个「合力」的影响。特征值分解便是将「矩阵」分解成各个方向的分量,通过对各个分量的刻画来描述此矩阵。...特征分解:eigen decomposition 特征向量:eigen vector 特征值:eigen val